Implant mózgu, który niemal natychmiast zamienia myśli na mowę

Naukowcy opracowali neuroprotezę, która przekłada sygnały z mózgu na mowę. W przeciwieństwie do poprzednich wersji tego typu urządzeń, nowy implant może jednocześnie wykrywać słowa i zamieniać je na mowę i robi to w ciągu zaledwie trzech sekund.

Pierwsze urządzenia potrafiące „czytać” myśli i przekształcać sygnały mózgowe w syntetyzowaną mowę pojawiły się kilka lat temu. Taka technologia może przywrócić zdolność komunikowania się osobom po urazach mózgu, udarach lub cierpiących na choroby neurodegeneracyjne. Tego typu urządzenia określane są jako interfejs mózg-komputer (brain-computer interface – BCI).

W badaniach, które ukazały się na łamach pisma „Nature Neuroscience” (DOI: 10.1038/s41593-025-01905-6) naukowcy przedstawili BCI wyposażony w algorytmy sztucznej inteligencji, który zbliża tę technologię do naturalnej szybkości konwersacji. Nowy implant dekoduje zdania już w momencie myślenia o nich i zamienia je na mowę a ciągu trzech sekund.

Interfejs mózg-komputer

Badacze od lat zastanawiali się, czy można stworzyć maszynę, która potrafiłaby czytać w ludzkich myślach. Takie systemy umożliwiłyby komunikację osobom z zespołem zamknięcia lub innymi niepełnosprawnościami. W ostatnich latach interfejsy mózg-komputer znacznie się rozwinęły. Pojawienie się sztucznej inteligencji, a ściślej mówiąc sieci neuronowych – zestawu algorytmów wzorowanych na funkcjonowaniu ludzkiego mózgu, znacznie pomogło naukowcom rozwijającym BCI. Dzięki temu opracowali oni urządzenia dekodujące myśli na tekst oraz na mowę.

Odpowiednio wyszkolone algorytmy potrafią „czytać” aktywność mózgu i tłumaczyć ją na słowa. Dotychczasowe BCI robią to jednak ze sporym opóźnieniem, co utrudnia udział w dialogu, a to potencjalnie może prowadzić do uczucia izolacji i frustracji. Większość istniejących metod wymaga wypowiedzenia w myślach całego fragmentu tekstu, zanim oprogramowanie będzie mogło rozszyfrować jego znaczenie i zainicjować wokalizację.

Ale naukowcy z Kalifornii opracowali właśnie BCI, które działa niemal w czasie rzeczywistym. W przeciwieństwie do poprzednich tego typu urządzeń, które mogły wytwarzać dźwięki dopiero po tym, jak użytkownicy skończyli „myśleć” zdanie, nowy BCI może jednocześnie wykrywać słowa i zamieniać je na mowę i robi to w ciągu trzech sekund. Prace te stanowią duży krok w kierunku BCI, który ma praktyczne zastosowanie.

Neuroproteza mowy

Kierujący badaniami dr Gopala Anumanchipalli wraz Edwardem Changiem z Uniwersytetu Kalifornijskiego rozwijają interfejsy mózg-komputer od lat. W swoim nowym projekcie współpracowali z Ann, 47-letnią kobietą, która straciła zdolność mówienia po udarze mózgu w 2005 roku.

Naukowcy umieścili na powierzchni jej kory mózgowej cienki jak papier prostokąt zawierający 253 elektrody. Implant ten może rejestrować łączną aktywność tysięcy neuronów w tym samym czasie.

Sprawdzając działanie nowej neuroprotezy uczeni poprosili Ann o bezgłośne wypowiadanie różnych zdań z zestawu 1024 słów i 50 fraz, które pojawiały się na ekranie. BCI przechwytywał jej sygnały neuronowe co 80 milisekund, zaczynając 500 milisekund przed tym, jak Ann zaczęła bezgłośnie wypowiadać słowa. Podczas testów interfejs generował od 47 do 90 słów na minutę (naturalna rozmowa odbywa się przy około 160 słowach na minutę).

Wcześniej naukowcy spersonalizowali głos wydobywający się z głośników, aby przypominał głos Ann. Algorytmy trenowali na nagraniach z jej ślubu.

Uzyskane wyniki stanowią wyraźną poprawę w porównaniu ze starszą wersją tej technologii, którą Ann testowała w poprzednich badaniach oraz z obecnym urządzeniem do komunikacji, którego Ann używa i które potrzebuje ponad 20 sekund, aby wygenerować pojedyncze zdanie. I chociaż BCI dobrze działa w przypadku krótkich zdań, przez cały czas ma spore opóźnienie w porównaniu z naturalną rozmową.

– Możemy sobie wyobrazić, iż z większą liczbą czujników, większą precyzją i ulepszonym przetwarzaniem sygnału, szybkość dekodowania sygnału będzie się poprawiać – powiedział Chang, neurochirurg z University of California w San Francisco i współautor badań.

Źródło: Nature, Science Alert, fot. Stocksnap.io/ CC0